基于支持向量机的多传感器信息融合算法

陶秀凤; 周鸣争

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基于支持向量机的多传感器信息融合算法

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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种基于结构风险最小化原理,具有很高泛化性能的学习算法.针对工业多传感器测控系统中,被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系,提出了一种基于支持SVM的多传感器信息融合模型及算法.为小样本、非线性、高维数一类多传感器信息融合问题的建模提供了一种有效的途径.通过对"纸张水份在线测量系统"应用表明,基于SVM的多传感器信息融合模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性.

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来源
《计算机技术与发展》 |2006年第6期|177-179183|共4页
作者
陶秀凤; 周鸣争;
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作者单位

安徽工程科技学院;

电气工程系;

安徽;

芜湖;

241000;

安徽工程科技学院;

电气工程系;

安徽;

芜湖;

241000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
支持向量机; 传感器; 信息融合; 水份测量;

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